Записки и мысли

Байесовская вероятность применяется в анализе воронки продаж для оценки вероятности того, что клиент совершит покупку на каждом этапе воронки. Этот метод позволяет учитывать прошлые данные и текущие наблюдения для обновления оценок вероятностей, что делает прогнозирование более точным.

Основные понятия¶

Воронка продаж¶

Воронка продаж представляет собой последовательность этапов, через которые проходит клиент от первого контакта до завершения сделки. В каждой компании этапы могут различаться, но обычно включают следующие шаги:

• Ознакомление: клиент узнает о продукте или услуге.
• Интересы: клиент проявляет интерес к предложению.
• Сравнение: клиент сравнивает ваше предложение с предложениями конкурентов.
• Решение: клиент принимает решение о покупке.
• Заказ: клиент оформляет заказ.

Каждый этап имеет свои уникальные метрики и цели, которые необходимо отслеживать для улучшения конверсии.

Байесовская вероятность¶

Байесовский подход к оценке вероятностей основан на методе, который был предложен Томасом Байесом. Он позволяет обновлять наши предположения о вероятностях событий на основе новых данных. Это особенно полезно в случаях, когда у нас есть начальная оценка вероятности события, и мы хотим обновить ее после получения новой информации.

Применение Байесовской вероятности в воронке продаж¶

Оценка вероятности перехода на следующий этап¶

Для каждого этапа воронки продаж можно оценить вероятность того, что клиент перейдет на следующий этап. Например, если клиент уже проявил интерес к вашему продукту, какая вероятность, что он оформит заказ?

Для этого используются формулы Байеса:

$$ P(A|B) = \frac{P(B|A) * P(A)}{P(B)} $$

где:¶

$ P(A) $

• это априорная вероятность того, что событие A произойдет без учета дополнительной информации B.

$ P(B|A) $

• это условная вероятность события B при условии, что событие A произошло.

$ P(B) $

• это полная вероятность события B.

Учет предыдущих данных¶

При использовании Байесовского подхода мы можем учесть исторические данные о поведении клиентов. Например, если 90% клиентов, которые перешли на этап сравнения, в итоге оформили заказ, мы можем использовать эту информацию для корректировки наших оценок вероятностей.

Обновление оценок¶

Предположим, что у нас есть следующая информация:

• Начальная вероятность оформления заказа клиентом после стадии интереса составляет 40%.
• После анализа исторических данных мы обнаружили, что 70% клиентов, которые сравнивают предложения, оформляют заказ.

Тогда мы можем обновить нашу оценку следующим образом:

$$ P(\text{оформление заказа} | \text{сравнение предложений}) = \frac{P(\text{сравнение предложений} | \text{оформление заказа}) * P(\text{оформление заказа})}{P(\text{сравнение предложений})} $$

Реализация на практике¶

Чтобы реализовать такой подход, нужно иметь систему сбора и хранения данных о поведении клиентов. Это может быть CRM система или другая платформа, которая позволяет отслеживать метрики на каждом этапе воронки продаж.

Преимущества использования Байесовской вероятности¶

• Улучшенное прогнозирование: благодаря использованию исторических данных и текущих наблюдений, можно точнее предсказывать вероятность успешного прохождения клиентами через каждый этап воронки продаж.
• Гибкость: Байесовский подход позволяет адаптировать модели под изменяющиеся условия рынка и новые данные.
• Автоматизация: современные технологии позволяют автоматизировать процесс обновления оценок вероятностей на основе поступающих данных.